[FBO] AI Design Engineer – Design System (IT) / Freelance

Onyx-Conseil; Montreuil-sur-Mer; Sur place; EUR 70 000 - 95 000; Plein temps

Résumé du poste

Onyx-Conseil recherche un ingénieur design IA qui assure une articulation entre le design et le développement, focalisé sur le design system pour l’IA-ready. Vous concevez les fondations — identité visuelle, règles de conception, accessibilité et conventions d’écriture — afin que l’IA produise des spécifications et composants conformes sans intervention humaine excessive.

Vous travaillerez à structurer le DS pour l’IA, évaluer les capacités et limites des outils IA génératifs et mettre en œuvre

Qualifications

• Conception et structuration d'un design system orienté IA-ready.
• Capacité à évaluer les capacités et limites des outils IA génératifs.
• Rédaction et documentation automatisées du design system.

Responsabilités

• Structurer le design system pour l’IA et transmettre son ADN à l’IA pour générer des éléments conformes.
• Évaluer les capacités et limites des outils d’IA et éclairer les arbitrages design-to-code.
• Mettre en œuvre les spécifications, tokens et conventions garantissant une production IA conforme.
• Maintenir et documenter le design system et ses évolutions en continu.

Connaissances

Design system

Outils

IA générative

Description du poste

L\'AI design engineer occupe une position charnière entre le design et le développement, appliquée ici spécifiquement au design system. À la différence d\'un profil front-end classique, il porte un regard de designer sur ce qu\'il automatise : son rôle n\'est pas de concevoir ou de développer les composants lui-même — cela reste le travail des designers et développeurs de l\'équipe — mais de construire les outils et les fondations qui leur permettent, à eux comme à l\'IA, d\'aller plus vite sans perdre en qualité ni en cohérence d\'usage.

Sa spécificité : il connaît finement les capacités et les limites des outils d\'IA générative, et structure le design system pour qu\'il devienne "IA-ready" — c\'est-à-dire pour que l\'IA puisse produire, de manière fiable et nativement conforme, des spécifications, des tokens et des composants codés, sans contrôle humain systématique. Il ne se contente pas d\'utiliser l\'IA pour aller plus vite : il conçoit les fondations (identité visuelle, règles de conception, accessibilité, conventions d\'écriture) qui permettent à l\'IA de produire juste du premier coup.

Missions principales

• Structuration du design system pour l\'IA
• • Transmettre à l\'IA l\'ADN du design system (identité visuelle, règles de conception, accessibilité, conventions d\'écriture) sous une forme exploitable par les outils génératifs.
• • Évaluer les capacités et les limites des outils d\'IA (design-to-code, génération de tokens et de composants) et remonter ces constats pour éclairer les arbitrages.
• • Mettre en œuvre les spécifications, tokens et conventions garantissant une production IA nativement conforme au design system, sans contrôle humain systématique.
• • Implémenter les évolutions des fondations du design system décidées avec le lead, au fur et à mesure de la montée en maturité des outils IA.
• Rédaction et documentation automatisées

• • Standardiser le format des briefs de composants (spécifications fonctionnelles, tokens, critères d\'accessibilité) pour le rendre exploitable aussi bien par les développeurs que par l\'IA.
• • Utiliser l\'IA pour accélérer la rédaction des briefs, tout en garantissant leur clarté et leur exploitabilité sans besoin de clarification en aval.
• • Fiabiliser la qualité des briefs générés ou assistés par l\'IA en les confrontant systématiquement à l\'usage réel des composants.
• • Maintenir une documentation du design system tenue à jour de façon continue, générée ou assistée par l\'IA, alignée avec l\'état réel des composants livrés.

Test et validation

• • Tester les composants et livrables produits par l\'IA du point de vue technique (fonctionnel, non-régression, performance) et du point de vue de l\'usage (ergonomie, accessibilité, cohérence visuelle).
• • Identifier les écarts entre l\'intention design du système et le comportement réel des productions IA une fois intégrées dans les produits.
• • Recueillir les retours des designers, développeurs et équipes produit sur la fiabilité des outils et automatisations mis en place, et arbitrer les évolutions à y apporter.
• • Assurer une veille sur les usages détournés ou non prévus des composants générés, source d\'incohérences à corriger.